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NLP interview notes and answers

内容说明

问题来自 NLP 面无不过： km1994 - NLP-Interview-Notes

答案 为 自己编写，不保证正确，仅供参考。

有些问题，提供的答案更多是一种线索，如想深入了解，请自行参考更多资料

更新记录

1. 2023.11 发布：CNN, RNN, Attention

目录

• 3 深度学习算法篇常见面试篇
  • CNN 常见面试篇
    • 一、动机篇
    • 二、CNN 卷积层篇
      • 2.1 卷积层的本质是什么？
      • 2.2 CNN 卷积层与全连接层的联系？
      • 2.3 channel的含义是什么？
    • 三、CNN 池化层篇
      • 3.1 池化层针对区域是什么？
      • 3.2 池化层的种类有哪些？
      • 3.3 池化层的作用是什么？
      • 3.4 池化层 反向传播 是什么样的？
      • 3.5 mean pooling 池化层 反向传播 是什么样的？
      • 3.6 max pooling 池化层 反向传播 是什么样的？
    • 四、CNN 整体篇
      • 4.1 CNN 的流程是什么？
      • 4.2 CNN 的特点是什么？
      • 4.3 卷积神经网络为什么会具有平移不变性？
      • 4.4 卷积神经网络中im2col是如何实现的？
      • 4.5 CNN 的局限性是什么？
    • 五、Iterated Dilated CNN 篇
      • 5.1 什么是 Dilated CNN 空洞卷积？
      • 5.2 什么是 Iterated Dilated CNN？
    • 六、反卷积 篇
      • 6.1 解释反卷积的原理和用途？
  • RNN 常见面试篇
    • 一、RNN 篇
      • 1.2 为什么需要 RNN?
      • 1.2 RNN 结构是怎么样的？
      • 1.3 RNN 前向计算公式？
      • 1.4 RNN 存在什么问题？
    • 二、长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM) 篇
      • 2.1 为什么 需要 LSTM?
      • 2.2 LSTM 的结构是怎么样的?
      • 2.3 LSTM 如何缓解 RNN 梯度消失和梯度爆炸问题?
      • 2.3 LSTM 的流程是怎么样的?
      • 2.4 LSTM 中激活函数区别?
      • 2.5 LSTM的复杂度？
      • 2.6 LSTM 存在什么问题？
    • 三、GRU (Gated Recurrent Unit)
      • 3.1 为什么 需要 GRU?
      • 3.2 GRU 的结构是怎么样的?
      • 3.3 GRU 的前向计算?
      • 3.4 GRU 与其他 RNN系列模型的区别？
    • 四、RNN系列模型篇
      • 4.1 RNN系列模型 有什么特点？
  • Attention 常见面试篇
    • 一、seq2seq 篇
      • 1.1 seq2seq （Encoder-Decoder）是什么？
      • 1.2 seq2seq 中 的 Encoder 怎么样？
      • 1.3 seq2seq 中 的 Decoder 怎么样？
      • 1.4 在 数学角度上 的 seq2seq ，你知道么？
      • 1.5 seq2seq 存在 什么 问题？
    • 二、Attention 篇
      • 2.1 什么是 Attention?
      • 2.2 为什么引入 Attention机制？
      • 2.3 Attention 有什么作用？
      • 2.4 Attention 流程是怎么样？
      • 2.5 Attention 的应用领域有哪些？
    • 三、Attention 变体篇
      • 3.1 Soft Attention 是什么？
      • 3.2 Hard Attention 是什么？
      • 3.3 Global Attention 是什么？
      • 3.4 Local Attention 是什么？
      • 3.5 self-attention 是什么？
  • 生成对抗网络 GAN 常见面试篇
    • 一、动机
    • 二、介绍篇
      • 2.1 GAN 的基本**
      • 2.2 GAN 基本介绍
        • 2.2.1 GAN 的基本结构
        • 2.2.2 GAN 的基本**
    • 三、训练篇
      • 3.1 生成器介绍
      • 3.2 判别器介绍
      • 3.3 训练过程
      • 3.4 训练所涉及相关理论基础
    • 四、总结

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